中國AI模型收入只有美國一成，阿里巴巴能先把算力變現嗎？

 

中國AI模型收入約為美國兩家龍頭的一成

Rhodium Group於9月17日發布估算，中國AI模型合計年度經常性收入(ARR)約105億美元。OpenAI與Anthropic分別達400億與650億美元，兩者合計1,050億美元。依這套口徑計算，中國模型收入約占一成，商業化規模差距相當明顯。

ARR是把近期單月收入乘以12，用來觀察高速成長企業的年化收入速度。這項指標能快速反映產品收費與客戶使用量，也容易受到單月波動、價格調整及大型合約影響。因此，105億美元更適合視為當前營收速度，無法直接等同完整會計年度收入。

ARR主要衡量商業化能力，以及收入能否支撐後續研發與算力投入。模型能力、使用者規模及開源生態仍需搭配其他指標評估。對前沿模型實驗室來說，收入規模會直接影響GPU採購、資料中心租用、人才成本與模型訓練頻率。

 

ByteDance與阿里巴巴拉高總量，初創公司仍有明顯落差

中國公司內部也呈現高度集中。報告估計，DeepSeek的ARR為5億美元，MiniMax為8億美元，Moonshot為10億美元，Z.ai向投資人揭露的最新ARR為18億美元。ByteDance與阿里巴巴(BABA)則分別達40億與24億美元，兩家公司合計占中國估算總額約61%。

這組數字顯示，大型網路平台擁有現成流量、企業客戶與雲端服務入口，更容易把模型轉換成付費產品。阿里巴巴可以透過雲端服務承接模型使用需求，ByteDance則有龐大的消費端產品體系。初創公司需要自行建立通路，同時承擔訓練與推論成本，收入擴張難度更高。

即使加入大型平台，中國模型總ARR仍只接近OpenAI的四分之一，也低於Anthropic的六分之一。收入集中於大型平台，代表中國AI產業的資本承載能力，很大程度仍依賴既有網路公司與雲端業者。

 

高估值倍數放大後續融資壓力

收入差距也反映在估值與ARR的比例。Moonshot估值約為ARR的50倍，DeepSeek更達163倍；OpenAI約34倍，Anthropic約21倍。這些倍數採用報告估算，仍會受到ARR計算時間與私人市場估值變動影響，但相對差距已經提供一項訊息：部分中國初創估值大幅領先收入。

高倍數代表投資人預期未來收入快速成長，也提高下一輪融資對成長速度的要求。當收入擴張落後估值，企業需要持續依靠外部資金支付算力、工程人才與模型訓練支出。融資環境若收緊，訓練規模與更新頻率都可能受到限制。

美國頂尖模型多採閉源模式，單次任務成本較高，收費能力也較強。中國模型普遍以低價、開源或提升使用量作為競爭方式，較低價格可能壓縮ARR。這種策略有助擴大開發者採用，收入能否跟上推論成本，將決定商業模式的持續性。

 

AI競爭開始進入收入支撐算力的循環

前沿AI模型需要形成一個持續循環：模型能力提升帶動使用量，使用量轉為收入，收入再投入GPU、資料中心與研發。Rhodium Group合夥人Logan Wright指出，融資缺口可能限制中國前沿AI實驗室的發展潛力。收入與融資共同決定擴張速度，單靠模型發布頻率難以支撐長期資本支出。

對阿里巴巴而言，24億美元ARR顯示模型已有一定商業化基礎，也凸顯其在中國市場的相對規模優勢。後續仍需觀察AI模型使用量能否帶動雲端收入，以及新增收入能否覆蓋推論與基礎建設成本。對初創公司，則要追蹤ARR成長、融資能力與估值倍數能否逐步靠攏。

目前數據確認了中美AI模型收入的十倍差距，也呈現中國市場內部的大型平台優勢。下一階段的判斷將取決於中國模型能否把低價與開源採用轉成穩定收入，並建立足以支撐長期算力投資的現金流。